数智人大-AI应用工作平台、数据智能分析平台项目建设用户需求书

1数智人大——AI应用工作平台、数据智能分析平台项目建设用户需求书一、省人大AI应用工作平台(一)人大AI助手人大AI助手以人大基础库、专题库、协同库的数据为核心，通过大模型应(1)人大知识库对接与集成：通过数据集成平台，将人大地方性法规、一(2)数据结构化：通过数据集成平台数据结构化能力，通过OCR识别、语音转文本(ASR)、图像场景分析等组件，将多源多模态数据进行标准结构化，为(3)要素提取：针对不同分类的结构化数据，制定要素元数据清单，并基(4)文档切片：对接入的人大知识数据进行规范化处理，包括数据清洗、格式化、文档切片，确保知识库问答的数据准确性，为后续的AI助理提供可靠(5)多轮问答与上下文理解：支持多轮对话模式，在上下文理解基础上实(6)供大模型调用的接口开发：针对人大知识库数据，设计符合大模型调用的接口，支持多类型数据的查询、推理和匹配，提升AI助理对人大知识的快2速响应和智能推荐能力。(7)智能体业务逻辑设计：构建人大AI助手的智能逻辑链，实现从问题解析到答案生成的完整业务流程，通过服务门户提供API接口供前端系统调用。2.知识库管理功能知识类目管理支持按照领域、主题、业务环节等多维度对知识进行分层建库，形成统一的目录体系。类目之间可建立父子关系，层次清晰，方便管理员、人大机关干部按需浏览和快速定位。知识库配置与元信息管理提供知识库配置与元信息管理功能，可维护管理知识库的名称、简介、来源、时间范围、适用场景、更新频率等，支持统一配置与调用，保证知识库在使用过程中的透明度和可控性。知识文档标签与属性管理支持对知识文档打上领域、业务环节、适用对象等标签，便于分类检索和应用调用。每份文档在存储时即可绑定多维度信息，满足复合条件下的检索。用户在后续的知识召回环节调用时可基于标签进行组合查询，精确筛选符合要求的文档内容。知识入库与更新提供多渠道导入机制，包括本地文件上传、excel批量导入、库表数据接入。入库支持文档格式转换、文本内容提取等处理环节。权限与可见范围管理支持基于角色的权限配置，区分管理员、机关干部、访问用户等不同身份的访问范围，区分省本级、各设区市人大等地域和层级范围。针对不同知识库设置可见性与共享范围，确保数据安全和使用合规。3.数据问答功能自然语言提问与解析支持用户以自然语言的方式直接提出问题，系统通过语义解析将问题转化为可执行的检索指令，实现对结构化数据和非结构化数据的统一理解与处理。用户无需掌握数据库语法即可获取所需答案。跨库融合与多源查询数据问答功能支持同时面向不同来源的业务数据、专题库和基础库发起查询，支持跨库调用与结果聚合，确保用户能够在一个界面获取全面、准确的答案。智能检索与结果生成结合全文检索与向量检索能力，系统能够在大规模数3多样化输出形式除文本回答外，系统可根据问题类型和数据特征，自动生基于人大AI助手的模型服务平台，需向专工委监督智能助手提供多样化的5.专业知识库应确保数据的增量更新，为数智财经智能助手提供长期、可靠的知识支撑。6.智能问答工作流设计应保证工作流具备灵活配置和二次扩展能力，为数41.省市县三级生态文明建设数据库构建需基于生态文明建设监督系统归集的业务数据，构建省、市、县三级分级管理数据库。数据库应支持文件语义化切片、召回排序优化、快速检索与高效索引等功能，确保知识库在数据完整性、响应性能及查询准确率方面达到预期要求。应确保数据的增量更新，为生态文明建设智能助手提供长期、可靠的知识支2.生态文明建设监督评价指标体系智能化需基于生态文明监督评价指标体系(涵盖生态环境、生态安全、生态经济、生态生活、生态制度、生态文化等7个方面，共计38项指标),提供聚类分析、标签挖掘、主题建模和智能化标签标注等能力。系统应能够自动完成数据的聚合与分类，生成可解释的分析结果，为指标预警、趋势监测及监督报告提供可靠的数据支撑。同时，应保证指标体系具备可扩展性，便于后续新增或调整指标。3.生态文明建设情况智能问答需基于生态文明建设监督系统归集的数据，构建向量化知识库，并支持在电脑端与手机端通过问答窗口提供智能化问答服务。系统应实现多终端一致性，保证用户在不同设备上的体验一致。4.生态文明建设情况数据分析需建立多维度分析模型，支持对不同指标、时间序列与分组数据进行对比与趋势分析。分析结果应提供数据概览，并通过可视化图表展示，直观反映关键指标的变化与差异。应支持跨时间段、跨区域的对比分析，突出差异点与相似点，辅助业务部门5(三)机关智治智能助手(1)公文撰写辅助(2)公文审核与校对合规性审查：结合人大知识库和政策法规，大模(3)公文智能检索6同内控监督、请销假、外出讲课、因私出国(境)和夜餐费补贴等。在此基础上(1)简报起草起草时可录入的简报信息包括简报标题、简报内暂存的简报需在起草简报功能中以列表的形式对其序号、标题、成文时间、直接发送的简报需在已上报稿件功能中以列表删除稿件。(2)简报初编个人库功能，初编人员可通过该功能以列表形式查按取稿时间降序罗列稿件。初编人员可查看稿件原稿(表单形式),可查看编辑7稿(永中office只读文档形式),也可编辑稿件。初编人员编辑稿件时，可设置期号(期号格式为阿拉伯数字),可查看原稿，可通过系统集成的永中office(3)简报初审个人库功能，初审人员可通过该功能以列表形式查按取稿时间降序罗列稿件。初审人员可查看稿件原稿(表单形式),可查看编辑稿(永中office只读文档形式),也可编辑稿件。初审人员编辑稿件时，可查看经手人处(标红显示)。需提供查看稿件完整处理记录的功能。(4)简报终审个人库功能，终审领导可通过该功能以列表形式查8按取稿时间降序罗列稿件。终审领导可查看稿件原稿(表单形式),可查看编辑稿(永中office只读文档形式),也可编辑稿件。终审领导编辑稿件时，可查看手人处(标红显示),或将稿件退回至原初审经手人处(标红显示)。需提供查看(5)稿件管理状态、经手人(当前环节的办理人)、操作区组成，按成文时间升序罗列稿件。(6)归档查询降序罗列稿件。简报系统各类用户可根据代表团筛选稿件，可打印稿件(打开永中office只读文档),可选择性或全量导出所有稿件。人代会、常委会会议助手以人大基础库、专题(1)数据收集：通过数据集成平台，将大会指南、会议日程、会议议程、9处理，确保会议资料的准确性和规范性。(3)会议资料问答：基于高质量向量库内数据和大模型应用开发平台集成大模型能力，创建会议资料问答智能体应用，实现对大会指南、会议日程、会议议程、参会代表信息、会议文件、代表坐席、驻地宾馆和联系方式等信息的语义问答，为参会人员提供快速、精准、高效的服务体验。(4)会议提醒：提供会议议程智能提醒功能，如日程安排、会议通知、会议文件更新等，实现会议的全流程服务和高效管理。建设人代会记者报名系统，人代会前面向媒体记者提供个人报名和集体报名1.个人报名个人报名时，凭手机号和短信验证码登入，须真实登记个人姓名、性别、身份证号、出生年月、手机、联系电话、记者证号、通信地址、民族、政治面貌、职务职称、电子邮箱、媒体名称、工作类型信息，并上传个人照片。凭手机号和短信验证码登入后，可查看、修改、删除已登记的信息。2.集体报名集体报名时，凭手机号和短信验证码登入，首先登记所在媒体名称，再如实登记个人姓名、性别、身份证号、手机、记者证号、工作类型、车号信息，并上传个人照片，登记时可逐行填写并批量提交。凭手机号和短信验证码登入后，可查看、修改、删除已登记的信息。3.报名信息打印和导出支持面向报名人员提供记者报名表导出功能，支持面向人大工作人员提供报名记者清单批量导出功能。(1)数据对接与集成：通过数据集成平台对接信访数据，实现民呼我为信访数据的数据获取，包括民情内容、处理状态等，确保数据的完整性和时效(2)数据清洗与预处理：对获取的民呼我为信访数据进行清洗、脱敏和规(3)主题分类与聚类分析：利用自然语言处理技术对民呼我为信访数据进(4)大模型所需的接口开发：包含处理后的数据查询接口、监督业务应用(5)设计智能体思维链：借助大模型应用开发平台，设计智能分析民呼我(6)情感倾向分析：对民呼我为信访数据进行情感分析，判断群众诉求的(8)智能问答：支持人大代表通过自然语言提问，大模型能够理解问题并(10)提供选题意见征集参考：利用大模型的主题提取和聚类分析能力，对(12)提供听取审议结果报告数据支持：将信访数据的分析结果利用大模型议案建议数据分析模型利用大数据分析和人工(1)数据采集(2)数据预处理(3)特征工程特征提取：从数据中提取与涉及领域、分类标签、特征选择与降维：通过相关性分析、主成分分析(PCA)等方法，筛选出对(4)模型选择与训练如分类模型(用于识别议案建议的涉及领域、分类标签和关联事项)、聚类模型 (用于发现议案建议中的热点或趋势)或语言大模型(用于议案建议信息的理解、(5)模型解释与应用议案建议分类：利用大模型对议案建议进行语议案建议标签生成：利用大模型对议案建议进议案建议报告：根据业务需求，定制报告内容出功能，支持多种格式(如PDF、Excel等)的导出。(1)数据采集(2)数据预处理运用大模型技术对收集到的数据进行清洗、去重、(3)特征工程征。利用自然语言处理技术对文本数据进行深度挖掘、特征选择与降维：通过相关性分析、主成分分析(PCA)等方法，筛选出对(4)模型选择与训练如分类模型(用于识别民情民意的涉及领域、分类标签和关联事项)、回归模型(用于预测民情处理结果)、聚类模型(用于发现民情民意中的民情热点或趋势)或语言大模型(用于民情民意信息的理解、检索和问答)。(5)模型解释与应用出功能，支持多种格式(如PDF、Excel等)的导出和分享。(1)数据采集从立法综合应用、监督综合应用、全过程人民民主基层单元等多渠道采集，(2)数据预处理运用大模型技术对收集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，确保数据的准确性和一致性；对数据进行标准化处理，以便进行后续的分析和比较。(3)特征工程特征提取：从数据中提取与涉及领域、分类标签、关联事项等相关的关键特征。利用自然语言处理技术对文本数据进行深度挖掘、适当的分组或分类处理，提取出潜在的关联和趋势。特征选择与降维：通过相关性分析、主成分分析(PCA)等方法，筛选出对模型预测最有价值的特征，减少模型复杂度。(4)模型选择与训练模型类型选择：根据意见征集数据的特性和分析需求，选择合适的模型类型，如分类模型(用于识别意见征集数据的涉及领域、分类标签和关联事项)、聚类模型(用于发现意见征集数据中的热点或趋势)或语言大模型(用于意见征集数据的理解、检索和问答)。模型训练与优化：使用预处理后的数据集对模型进行训练，通过调整模型参数、使用正则化技术、集成学习等方法优化模型性能。交叉验证与评估：采用交叉验证方法评估模型的稳定性和泛化能力，使用准确率、召回率、F1分数等指标衡量模型性能。(5)模型解释与应用意见建议标签分类：利用大模型对意见建议数据进行语义分析，对意见建议数据进行分类并设定标签。通过模型微调和优化